关于 Buffered Query 和 Unbuffered Query：http://www.php.net/manual/zh/mysqlinfo.concepts.buffering.php
对于结果集小的查询，一般就开启 Buffered Query 一次取回（fetchAll）；
对于结果集很大的查询，可以开启 Unbuffered Query 来遍历资源一条条 fetch，避免撑爆客户端内存；
PDO 属性设置：http://php.net/manual/zh/pdo.setattribute.php
其它解决方案：
1. 高频投递（依赖进程数），少量处理（每批次数据），可以自己用 Process 实现进程池处理队列任务，或者使用自带的 task 功能。
2. 使用自带 task 功能的情况下，如果 worker 不需要与 task worker 通讯，那么 onTask 不要使用 return 返回数据，减少消耗。
3. worker 使用 task( ) 投递频率必须小于 task 进程数（task_worker_num），可以程序来限制。
比方说 $taskWorkerNum 是 50，
任务投递次数累加 $deliverNo，
onTask 内完成任务时计数 $serv->atomic->add(1)，
完成任务数 $serv->atomic->get() 获得。
那么在投递之后需要进行判断，投递总数 - 完成数 >= 任务进程数，说明投递次数满了，暂停一会儿，保证 task 进程不是满负荷工作。
/**
* 调度工作
* https://cnblogs.com/farwish
*/
public function onWorkerStart(\Swoole\Server $server, $workerId)
{
if ($workerId == 0) {
$data = [1, 2, 3]; foreach ($data as $item) {
// 限流与投递
while (($server->deliverNo - $server->atomic->get()) >= $this->taskWorker) {
echo "等待空闲 task 进程\n";
sleep(1);
}
$server->task($item);
$server->deliverNo++;
} // 任务结束后退出 server
while (true) {
if ($server->deliverNo == $server->atomic->get()) {
$server->shutdown();
}
sleep(1);
}
}
}
服务初始化部分：
public function initTaskServer()
{
$server = new \Swoole\Server('0.0.0.0'); $server->atomic = new \Swoole\Atomic(0);
$server->deliverNo = 0; $server->set([
'worker_num' => 1,
'task_worker_num' => $this->taskWorkerNum,
'task_ipc_mode' => 1,
'task_max_request' => 5000,
]); $server->on('workerStart', [$this, 'onWorkerStart']);
$server->on('task', [$this, 'onTask']);
$server->on('receive', [$this, 'onReceive']);
$server->on('finish', [$this, 'onFinish']); $server->start();
} protected function onWorkerStart(Server $server, $workerId)
{
} protected function onTask(Server $server, $taskId, $fromId, $data)
{
} protected function onReceive(Server $server, $fd, $reactorId, $data)
{
} protected function onFinish(Server $server, $taskId, $data)
{
}
4. 不使用 server 和 task 多进程的情况，利用 swoole 协程中的 channel 实现 producer、consumer 模式，生产者 unbuffer query 持续 push 数据到通道，消费者持续 pop 消费；生产者没有数据时可退出，消费者检测到生产者退出后也随即退出。
缺点是在复杂场景下（比如多层查询再加循环处理），编程会比较困难，比如：等待所有子协程结束的功能（WaitGroup）、多 consumer 的场景，需要自己封装很多组件。
其它：
多进程、多协程的情况下，需要配合使用数据库连接池，因为数据库并发连接数资源有限。
多进程只是利用到了多核，计算密集型场景有优势；协程并发相比更轻量，单进程内利用I/O切换实现并发，适合IO密集型场景。
Course：http://www.yzmedu.com/course/330